Optimización Constrainada a Través de Algoritmos Genéticos

Este artículo presenta una aplicación de algoritmos genéticos (AG) a la optimización no lineal con restricciones. Los AG son algoritmos de optimización de propósito general que aplican las reglas de la genética natural para explorar un espacio de búsqueda dado. Cuando se aplican AG a problemas no lineales con restricciones, el manejo de restricciones se convierte en un tema importante. El algoritmo de búsqueda propuesto se realiza mediante AG que utilizan una función de penalización en la función objetivo para tener en cuenta la violación. Esta extensión se basa en asignaciones sistemáticas de pesos en varias etapas en el método de penalización, a diferencia de las asignaciones de una sola etapa en la minimización secuencial sin restricciones. Los resultados experimentales son satisfactorios y coinciden bien con los de los métodos de tipo gradiente.